UserWarning: логический ключ серии будет переиндексирован в соответствии с индексом DataFrame

Question

При использовании этого оператора это показывает несколько предупреждений в одном выражении:

Internaldfdeny=pd.DataFrame({'Count':Internaldf[Internaldf['Status']=='deny'][Internaldf['SrcIP']!="NA"][Internaldf['DstIP']!="NA"][Internaldf['TimeStamp']-Internaldf['TimeStamp'].iloc[0]<pd.tslib.Timedelta(minutes=30)].groupby(['DstPort','SrcIP']).size()}).reset_index().pivot_table('Count',['DstPort'],'SrcIP').fillna(0).to_sparse(fill_value=0)

предупреждение звучит так:

/ дома / Lubuntu / anaconda3 / Библиотека / python3.6 / сайт-пакеты / ipykernel_launcher.py: 1: UserWarning: ключ логической серии будет переиндексирован для соответствия DataFrame индекс. "" "Точка входа для запуска ядра IPython. /home/lubuntu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: UserWarning: ключ логической серии будет переиндексирован для соответствия DataFrame индекс. "" "Точка входа для запуска ядра IPython. /home/lubuntu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: FutureWarning: pandas.tslib устарела и будет удалена в будущая версия. Вы можете получить доступ к Timedelta как к пандам. "" "Точка входа для запуска ядра IPython. /home/lubuntu/anaconda3/lib/python3.6/site-packages/ipykernel_launcher.py:1: UserWarning: ключ логической серии будет переиндексирован для соответствия DataFrame индекс. "" "Точка входа для запуска ядра IPython.

Я не смог найти другой метод поворота таблицы:

Я проверил без to_sparse (0), но он все еще показывает это! Это важное предупреждение? Я пренебрегал этим. Я использую Блокнот Jupyter Python v3.6 Устанавливается через анаконду, если это вообще актуально.

Редактировать:

Internaldf.head() 

показывает

                   TimeStamp          SrcIP          DstIP  DstPort Status
0 2018-03-31 03:48:13.731929  192.168.52.43  166.62.28.228       80  close
1 2018-03-31 03:48:13.749007  10.208.23.136    96.45.33.73     8888   deny
2 2018-03-31 03:48:13.799235    10.208.2.56   14.142.64.16     8081   deny
3 2018-03-31 03:48:13.799235  10.208.35.193  13.75.119.102      443  close
4 2018-03-31 03:48:13.799235    10.208.2.70   10.208.3.255      137   deny

Answer 1

Я считаю нужным:

m1 = Internaldf['Status']=='deny'
m2 = Internaldf['SrcIP']!="NA"
#if want check non NaNs
#m2 = Internaldf['SrcIP'].notnull()
m3 = Internaldf['DstIP']!="NA"
#if want check non NaNs
#m3 = Internaldf['DstIP'].notnull()
m4 = Internaldf['TimeStamp']-Internaldf['TimeStamp'].iloc[0] < pd.Timedelta(minutes=30)

#chain condition with & for AND or by | for OR, for column use reset_index 
df=Internaldf[m1 & m2 & m3 & m4].groupby(['DstPort','SrcIP']).size().reset_index(name='Count')

Internaldfdeny=df.pivot_table('Count','DstPort','SrcIP').fillna(0).to_sparse(fill_value=0)
print (Internaldfdeny)
SrcIP    10.208.2.56  10.208.2.70  10.208.23.136
DstPort                                         
137              0.0          1.0            0.0
8081             1.0          0.0            0.0
8888             0.0          0.0            1.0